图表 1 全球数据量预测
40
单位：ZB
35 30
25 20 15 10 5 0 2009 2010 2011 2015
35
7.9
0.8 1.2 1.8
2020
全球数据量
来源：赛迪顾问，2012-5
今天，中国电力工业面临着能源枯竭和温室气体排放的双重挑 战，传统的投资拉动增长的发展方式已经面临质疑。从衡量中国电力 工业发展的重要指标——装机容量来看，虽然其绝对数字始终在增
|中国电力大数据发展白皮书
大数据价值理念的认可，以期在中国电力行业尽快地生根发芽、产生 价值。中国社会的发展正经历从传统的投资驱动逐步向价值驱动，粗 放型发展模式向集约化经营的演进和转变。在这种大趋势下，中国电 力工业也将面临传统的动力经济的转型，大数据时代下的中国电力工 业也必将顺应能源变革的历史潮流，走出一条科学发展的康庄大道。
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|中国电力大数据发展白皮书
据。作为重要的基础设施信息，电力大数据的变化态势从某种程度上 决定了整个国民经济的发展走向。如将电力数据单独割裂来看，则电 力数据的大价值无从体现。传统的 BI（商业智能，Business Intelligence）分析关注于单个领域或主题的数据，这造成了各类数 据之间强烈的断层。而大数据分析则是一种总体视角的改变，是一种 综合关联性分析，发现具有潜在联系之间的相关性。注重相关性和关 联性，并不仅仅囿于行业内的因果关系，这也是电力大数据应用与传 统数据仓库和 BI 技术的关键区别之一。
200000 180000 160000 140000 120000 100000 80000 60000 40000 20000 0
单位：万（Kwh）
143700
187800
25.00%
20.00%
15.00% 79253 87407 96219 10.00%
71329 41916 50800 60257
2013 年将是“中国大数据元年”，信息化专委会以此为契机发布 《中国电力ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ数据发展白皮书》，希望借此能够推动整个行业对电力
1中国电机工程学会电力信息化专业委员会成立于
1977 年，在学会指导下，开展电力企业信息化，电力企业资源规划 ERP， 网络与信息安全技术，电力企业资产管理 EAM，地理信息系统 GIS，电力市场商务信息技术和网络运行管理等方面的技术创 新和交流。 3
中国电力大数据发展白皮书 （2013 年）
中国电机工程学会信息化专委会 二零一三年三月
|中国电力大数据发展白皮书
目
1. 2.
录
引言 .................................................................... 1 迎接电力大数据时代 ................................................. 5
2.1. 2.2. 2.3. 电力大数据源起 ............................................................. 5 电力大数据内涵 ............................................................. 7 电力大数据特征 ............................................................. 9
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|中国电力大数据发展白皮书
2. 迎接电力大数据时代
2.1. 电力大数据源起
随着信息通信技术的不断进步，数字化、信息化已经渗透进我们 生活中的各个角落。据 IDC 编制的年度数字宇宙研究报告《从混沌中 提取价值》表明，世界已进入了“数字摩尔时期”，全球数据量大约 每两年翻一番。从人类出现文明到 2003 年，人类总共产生了 5EB（百 亿亿字节）数据，而这仅是当前人类社会两天的数据量。我们正处于 数据世界一个重要历史爆发期的边缘，数据是资产是财富的观念业已 深入人心，大数据应用已是大势所趋，“大数据时代”已然到来。
数据是最有价值的资产 数据是企业的命脉，数据可用性至关重要 数据永恒不变，是企业始终存在的资产
操作系统可以更换进化 应用提供商可以出现和消亡 服务器走向虚拟化和大众化
数据
电力行业中数据量的增长也呈现出相似的态势。近几年，电力行 业信息化也得到了长足的发展，我国电力企业信息化起源于 20 世纪 60 年代，从初始电力生产自动化到 80 年代以财务电算化为代表的管 理信息化建设，再到近年大规模的企业信息化建设，特别伴随着下一 代智能化电网的全面建设，以物联网和云计算为代表的新一代 IT 技
图表 3 大数据的发展历程
1
大数据解决方案成熟； 大数据应用渗透社会各 生态环境完善； 行业应用案例增多；
行业；
数据驱动决策； 信息社会智能化程度大 幅提升。
用户认可程度增加；
技术研发 概念推广 解决方案推广 商业模式尝试
来源：赛迪顾问，2012-5
基于大数据应用业务的创 新加快； 数据资产化进程加快。
4.
迈向电力大数据时代 ................................................ 20
4.1. 4.2. 电力大数据关键技术 ..................................................... 20 电力大数据发展策略 ..................................................... 22
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|中国电力大数据发展白皮书
长，但其增幅已经大大放缓。一方面，电力工业近年来快速增长透支 的产能需要时间消化；另一方面，新的发展需求和规则也在要求新的 发展模式。这对中国的电力工业发展提出了新的问题，我们能否有新 的能源载体和新的契机来寻求新的电力工业价值的增长？挑战重重， 但机遇也前所未有。
图表 2 中国电力装机容量预测
传统数据 数据量 GBTB
大数据
TBPB以上 持续实时产生数据，年增长 量在60%以上 结构化数据，半结构化数 据，多维数据，音视频 数据挖掘和预测性分析
速度
数据量稳定，增长不快
多样性
结构化数据
价值
统计和报表
来源：麦肯锡全球研究院（McKinsey Global Institute）
知其然，也要知其所以然。推动中国电力大数据事业的发展，首 先要能够正确认识何为电力大数据。目前大数据在业内尚无形成统一 的定义，引用麦肯锡全球研究院（McKinsey Global Institute，简 写为 MGI）在《大数据：下一个创新、竞争和生产力的前沿》报告中 的描述，即：大数据是指无法在一定时间内用传统数据库软件工具对 其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。 相对于大数据的技术定义，电力大数据则是一个更为广义的概 念，并没有一个严格的标准限定多大规模的数据集合才是电力大数
II
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1. 引言
随着数字信息化时代的迅猛发展，信息量也呈爆炸性增长态势。 在人类充分享受信息化带来的资讯、方便和快捷时，也使得全球的数 字信息资源正进入到一个前所未有的快速增长期。据 IDC 统计，2011 年全球数据量已达到 1.8ZB，相当于全世界人均产生 200GB 以上的数 据，并且还将以每年 50%的速度继续增长。在这汹涌来袭的数据浪潮 下，社会各个领域也将开始其数据化进程。无论学术界、商界还是政 府，都将不可避免的进入“大数据时代”。作为全球第二大经济体的 基础能源支撑体系，中国电力工业概莫能外。
3.
展望电力大数据时代 ................................................ 13
3.1. 3.2. 3.3. 电力大数据价值分析 ..................................................... 13 电力大数据应用前景 ..................................................... 15 电力大数据发展挑战 ..................................................... 17
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术在电力行业中的广泛应用，电力数据资源开始急剧增长并形成了一 定的规模。从长远来看，作为中国经济社会发展的“晴雨表”，电力 数据以其与经济发展紧密而广泛的联系，将会呈现出无以伦比的正外 部性，对我国经济社会发展以至人类社会进步也将形成更为强大的推 动力。
图表 4 传统数据与大数据的区别及联系
5.
结束语 ................................................................ 27
I
图表目录
图表 1 全球数据量预测 ............................................................ 1 图表 2 中国电力装机容量预测 .................................................... 2 图表 3 大数据的发展历程 ......................................................... 3 图表 4 传统数据与大数据的区别及联系 ......................................... 6 图表 5 传统电力价值链与新兴电力价值链 ...................................... 8 图表 6 电力大数据的“3V3E” .................................................. 10 图表 7 表计数量与采集频率决定的数据量变化 ............................... 10 图表 8 大数据的行业价值 ....................................................... 13 图表 9 数据使用率提升 10%对行业人均产出的平均提升幅度 ............... 14 图表 10 数据质量提升 10%对行业 ROE 的中位数提升幅度 ................... 15 图表 11 大数据技术成熟周期 ................................................... 22 图表 12 电力工业在国民经济中的发展变化趋势 .............................. 24 图表 13 电力大数据助力智慧城市 .............................................. 26